硅钢资料

提出以“云边一体化架构”构建硅钢智慧决策系统，来解决原硅钢制造L1～L5系统架构模式下的数字信息孤岛、业务功能割裂等问题。在此基础上，开发了云边协同的自学习型控制模型及业务决策模型，构建起硅钢“智慧大脑”，形成了以研发、制造、服务等核心业务数字化融合的智能化决策支持新模式，探索出一条钢铁制造业数字化、智能化转型之路。 SIDS(Silicon-steel Intelligent Decision-making System)based on \"cloud-edge integration architecture\" was proposed to solve the problems of data silos and business function fragmentation in the original L1～L5 system architecture.On this basis,the self-learning control model and decision-making model of cloud-edge collaboration were developed,the \"smart brain\" of silicon steel department was constructed,and a new intelligent decision-making support model of digital integration of core businesses s... 

本实用新型公开了一种高磁感低铁损取向硅钢生产用切割装置，包括激光切割台，所述激光切割台上端滑动连接有一个滑动导轨，所述滑动导轨上滑动连接有一个切割主机，所述激光切割台上端且与切割主机相对应位置均匀固定连接有一组锯齿板，所述激光切割台上端且与锯齿板相对应位置活动连接有一个升降板，所述升降板上且与锯齿板相对应位置均开设有一个穿孔，所述升降板上端均匀转动连接有一组滚珠，本实用新型的有益效果是：通过螺纹杆的转动，可以使螺纹套和滑动块滑动，从而利用连接转杆的传动，可以将升降板顶起，使待切割的板材可以在滚珠上滑动，方便对板材位置的调节，并且将升降板下降后，不会影响板材的正常切割。

本发明提供了一种CSP流程生产高效冷轧无取向电工钢及生产方法，成分：C≤0.0030％、Si 1.00‑1.70％、Als≤0.0050％、Mn 0.10‑0.30％、Sn0.01‑0.3％、P≤0.050％、S≤0.0080％、N≤0.0030％、Nb≤0.0030％、V≤0.0030％、Ti≤0.0030％，其余为Fe以及不可避免的杂质。与现有技术相比，本发明CSP流程生产高效冷轧无取向电工钢的方法，通过控制钢中的化学成分，并采用合适的生产工艺，实现了表面质量优良，低铁损、高磁感、低制造成本且生产高效。

本发明涉及无取向硅钢技术领域，具体提供了一种无取向硅钢的制备方法，对再结晶率为70‑90％、平均晶粒尺寸为10‑15μm、硬度HV为140‑170的硅钢半成品在温度为T＝(772～777)+2900×W(Si)的条件下进行去应力退火，制得无取向硅钢，晶粒在去应力退火过程中均匀长大，平均晶粒尺寸80μm以上，有效降低铁损，使磁性能大幅度提高，铁损P1.5/50≤3.5W/kg，磁感B5000≥1.72T，电磁性能优异，满足客户使用要求，此外，本发明采用的硬度HV为140‑170的硅钢半成品在冲压过程中不易变形，机械加工性能优良。

本发明公开了一种新能源汽车驱动电机用35WD1600电工钢及其生产方法。属于新能源汽车驱动电机电工钢生产技术领域，主要解决的是现有技术新能源驱动电机电工钢性能较差的技术问题，包括以下化学元素成分及重量百分比：C≤0.005％，Si为2.5～2.8％，Mn为0.2～0.4％，P为0.08～0.12％，S≤0.008％，Cu为0.20～0.30％，Ni为0.16～0.25％，Al为0.3～0.5％，其余为Fe及不可避免的杂质。生产方法包括以下步骤：(1)铁水预处理；(2)转炉冶炼；(3)RH精炼；(4)连铸连轧；(5)酸洗；(6)第一次冷轧脱碳退火；(7)第二次冷轧脱碳退火；(8)涂层；(9)烧结卷取。本发明的新能源汽车驱动电机用35WD1600电工钢，性能达到新能源汽车驱动电机用冷轧无取向电工钢带国家标准及客户性的要求，焊接性能、板形、冲片性能良好。

【作者】 侯桂芹； 张颖； ...

本发明涉及一种用于伴随用于生产非晶粒取向的电工钢带的热处理来加工含硅冷轧钢板的方法，其中，钢板2所含硅的重量比例在1.5％和6％之间，并且其中，钢板以带形状态提供并且在热处理期间在连续的过程中运动通过具有加热区域、保持区域和冷却区域的退火设备，其中，钢板在退火设备3沿垂直的主运送方向运动。

【作者】 陈迪安； 李春生； ...

高强无取向硅钢主要应用于高速电机，要求其具备高强度和优异磁性能，但目前无取向硅钢的磁性能和强度难以兼顾。因此，设计并制备了添加微量Cr的含Nb高强无取向硅钢，通过光学显微镜、EBSD、万能拉伸试验机、四探针测试仪和磁性能测量仪等研究了Cr对含Nb高强无取向硅钢微观组织、织构、力学性能及磁性能的影响。结果表明，添加质量分数为0.5%的Cr抑制了热轧组织的回复，使常化和退火组织再结晶减弱，常化和退火后有利织构面积分数增加，不利织构面积分数减小。添加质量分数为0.5%的Cr使含Nb无取向硅钢的屈服强度显著增大，磁感略升高，但对铁损几乎没有影响。Cr对屈服强度的影响一方面是由于Cr的固溶强化作用，另一方面Cr促进了Nb的析出而使Nb的析出强化效果增强；而Cr提高含Nb高强无取向硅钢的磁感主要是由于促进有利织构形成的同时抑制了不利织构的形成，使得织构因子增大；添加Cr使无取向硅钢的电阻率增加从而使铁损降低，同时Cr促进了Nb的析出，而这种富Nb析出相不仅抑制晶粒长大且会阻碍磁畴移动而使铁损增高，在两方面因素的综合作用下，添加质量分数为0.5%的Cr对含Nb高强无取向硅钢的铁损几乎没有影响。因此，... High strength non-oriented silicon steel is mainly used in high-speed motors, which requires good mechanical and magnetic properties. However, it is difficult for non-oriented silicon steel to obtain high strength and good magnetic properties at the same time. In this paper, the Cr-microalloyed Nb-containing high strength non-oriented silicon steel was designed and prepared. The effect of Cr on the microstructure, texture, mechanical properties and magnetic properties of Nb-containing high stren... 

一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法，于终端计算机内、以可与终端计算机各数据库进行信息交互的形式、设置一计算模块；经此计算模块完成依次的基于各数据库的有效信息的采集、用户询单选材推荐方案模型的设置、基于有效信息及推荐方案模型完成推荐牌号的生成，根据设定的评估模型对生成的推荐牌号及信息评估运算的运行，据此建立对用户的选材询单推荐。本发明的一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法，基于L4计算机系统开发出的计算模块及相应的可与计算模块进行信息交互的用户界面完成，形成可根据不同用户需求对应的不同评价体系，完成与不同用户需求适配的方案推荐。

结合工业化生产的50A1300牌号无取向硅钢,分析了化学成分、RH精炼脱氧方式、板坯装炉温度以及热轧平整工艺等对磁性能的影响,探讨成品钢磁性能的改善。结果表明,采取改善后,50A1300牌号无取向硅钢的磁性能得到明显改善。2012年,该钢种平均铁损、磁感应强度分别达到5.26 W/kg、1.762 T,能够较好地满足用户市场需求及同行对标需要。 Based on the industrial manufacture of 50A1300 grade non-oriented silicon steel sheets,effects of chemical composition,deoxidization method in RH vacuum refining,charging temperature of steel slabs,hot rolling and flattening progress on magnetic properties are analyzed.The optimization methods of magnetic properties of steels are discussed. Results show that the magnetic properties are obviously improved by the adopted measures above. In 2012,the average core loss and the magnetic induction of 5... 

采用扫描电镜、场发射扫描电镜、能谱仪等对50SW1300冷轧无取向硅钢中的夹杂物分不同尺寸区间进行数量统计,利用主成分回归分析法,即数据的标准化处理—主成分分析—回归分析—标准化的变量还原成原始变量—确定显著影响因素,综合分析夹杂物总量及各尺寸区间的夹杂物数量对无取向硅钢磁性能的影响。结果表明:主成分回归分析能够从夹杂物尺寸区间及数量的多个影响因素中提取主要的因素,定量研究其对磁性能的影响。分析表明,显著影响无取向硅钢铁损的夹杂物为100~500nm的AlN、AlN+MnS、MnS、Al2O3、AlN+Al2O3,而劣化磁感最明显的夹杂物尺寸区间为100~200nm。 Different size intervals of inclusions in cold rolled non-oriented silicon steel 50SW1300 were counted by scanning electron microscope(SEM),field emission scanning electron microscope(FESEM)and energy disperse spectroscopy(EDS).With principal component regression method:standardization for experimental data,principal component analysis,regression analysis,transform standardized variables into original variables,determination of significant factor,effects of the total number of inclusions and the...